Le MLOPS, pour Machine Learning Operations est avant tout un concept et une méthode de travail visant à développer des projets résolvant les problématiques du Machine Learning rencontrées par les entreprises qui utilisent l’IA dans le cadre de leurs activités professionnelles. Zoom sur le MLOPS, ses avantages et ses limites actuelles.
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MLOPS : définition
MLOPS est un sigle qui désigne le processus même par lequel les IA ont recours aux méthodes du Machine Learning afin d’accéder et d’analyser en continu les données collectées par leur entreprise.
C’est donc une méthode et un regroupement d’outils et de logiciels informatiques qui permettent de déployer à grande échelle et avec efficacité des modèles d’apprentissages automatisés au sein d’une entreprise qui utilise l’IA. Recourir aux process de MLOPS pour une société offre de considérablement augmenter sa vitesse de travail et de production. Cela a pour conséquence un rendement double, en raison de la réutilisation automatique des modèles de travail des IA selon les principes du Machine Learning.
Pour y parvenir, le MLOPS suit un processus spécifique (ci-après simplifié) :
- ÉTAPE 1 : Création : préparation des données, modélisation des modèles et des tests, etc.
- ÉTAPE 2 : Gestion. Les modèles à exploiter sont intégrés dans les systèmes et architectures de l’entreprise.
- ÉTAPE 3 : Déploiement : application du modèle aux applications de travail de l’entreprise.
- ÉTAPE 4 : Surveillance : contrôle en continu et réadaptation du modèle de base en fonction des données analysées.
Le MLOPS est donc un processus de développement d’un projet digital qui requiert de suivre des techniques spécifiques, qui s’inspirent et qui dépassent le traditionnel DevOps.
Quelle utilisation du MLOPS pour les structures professionnelles ?
Le recours à l’IA se démocratise au sein des entreprises : collecte, stockage et analyse des données client est une opération nécessaire au développement de nombreuses structures. Grâce au traitement des informations qu’elle regroupe, une entreprise parvient plus aisément et avec plus de succès à déterminer ses objectifs stratégiques : anticipation des cours des marchés, meilleure compréhension des attentes de ses clients et des envies des prospects, etc. Le traitement du volume d’informations qui appartient à l’entreprise est impossible à l’échelle humaine : seul un logiciel est en mesure d’analyser et de tirer des informations stratégiques viables (qui seront ensuite interprétées par l’Homme).
Les opérations d’MLOPS sont essentielles pour une entreprise qui utilise l’IA afin de gagner du temps et de traduire en minutes (parfois en secondes) l’analyse des données brutes reçues par ses systèmes informatiques. Le MLOPS offre un avantage considérable aux entreprises : les IA utilisant le Machine Learning sont nettement plus performantes. Elles réutilisent automatiquement les modèles, les algorithmes et les processus qui ont fait leurs preuves, créant de la valeur ajoutée pour la structure qui y a recours.
On voit désormais la majorité des logiciels de travail ou des plateformes collaboratives dédiées aux professionnels injecter des MLOPS dans leurs systèmes avec des résultats très probants dans de nombreux domaines de l’économie ou de l’industrie.
Sécurité informatique : quel est le rôle des MLOPS ?
Quand les IA sont utilisées dans le cadre d’opérations de surveillance ou de cybersécurité, le recours aux méthodes MLOPS permet de mieux encore analyser les données ainsi récoltées. L’étude des informations collectées offre aux entreprises de déterminer avec précision l’état de leur protection et leur niveau de sécurité. Elles parviennent donc plus aisément et rapidement à résoudre les problèmes qu’elles rencontrent et sont prévenues très en amont d’une faille ou d’un risque d’intrusion.
Filtrer les données et les analyser est une tâche complexe, que l’humain ne peut effectuer seul en raison du trop grand volume d’informations à traiter. Dans ce cas de figure, l’IA est incontournable pour tirer parti des informations. Le MLOPS est alors un outil crucial de sécurisation des activités professionnelles des entreprises. Les sociétés qui hébergent leurs applications de travail dans le Cloud sont très au fait de l’importance des techniques d’MLOPS pour sécuriser leurs activités en ligne. Souvent, elles mettent en place des architectures logicielles et informatiques complexes afin d’observer et de contrôler leur environnement dans le Cloud en vue de sécuriser leurs activités. Le contrôle s’effectuant automatiquement, il est, grâce au Machine Learning, toujours plus performant. Les IA chargés de la sécurité des applications Cloud « retiennent » les caractéristiques des attaques précédentes, ont accès à un grand nombre de modèles d’opérations d’intrusion et peuvent ainsi agir en amont et/ ou rapidement en cas de menace avérée. Les MLOPS peuvent aussi opérer en identifiant les utilisateurs et en catégorisant le trafic entrant sur les plateformes. Les suspects, ou les utilisateurs non-autorisés, sont ainsi mieux ciblés.
Ainsi, les techniques de MLOPS renforcent le niveau d’authentification et la solidité de la blockchain (qui est devenu un pilier de la cybersécurité). L’IA d’une entreprise va alors améliorer les chemins de partage des données en améliorant l’efficacité et anonymiser automatiquement les informations collectées et analysées. Les sociétés deviennent plus rentables et sécurisées, tout en restant en adéquation avec les règlements informatiques.
Quel avenir pour les processus de MLOPS ?
Les MLOPS ont un avenir radieux devant eux, à condition que la communauté informaticienne réussisse à relever de nombreux défis pour les utilisateurs de ces processus.
En effet, le premier point à améliorer pour les entreprises est le transfert de ces modèles de Machine Learning à leurs environnements de production. En parallèle, il conviendra de réduire le temps nécessaire au déploiement du système MLOPS : en moyenne 8 mois actuellement. Aux jours d’aujourd’hui, le temps que les entreprises déploient leur modèle, il est déjà obsolète lorsqu’il entre en fonction.
L’ESGI forme les experts en génie informatique de demain et à ce titre leur offre de se construire de solides connaissances en Data Ingeniering, Big Data ou encore sécurité informatique. Les cycles de spécialisation permettent aux étudiants de se former au plus haut niveau académique, tout en cultivant des compétences opérationnelles grâce à la modalité de l’apprentissage en alternance.
Le MLOPS permet d’unifier toutes les opérations liées à l’exploitation de l’IA dans l’entreprise : collecte, retraitement, ré-entraînement des modèles, etc. Il permet de rendre les applications et les logiciels toujours plus performants, grâce au Machine Learning et est en passe de s’intégrer intégralement à la vie des entreprises.
